10月31日至11月1日，中国商业会计学会数据资产分会2026年学术年会“AI驱动教育发展创新暨数据要素价值化产教融合研讨会”在我校顺利召开。学校党委副书记、院长辛杰，党委委员、副院长于秀国、陈龙溪出席会议。开幕式第一阶段由学校党委委员、副院长陈龙溪主持，第二阶段由中国商业会计学会数据资产分会干事长、对外经济贸易大学国际商学院教授杨道广主持。
本次会议由中国商业会计学会数据资产分会主办，山东青年政治学院、新质生产力与数据资产化山东省工程研究中心、数据要素流通与场景应用挖掘山东省数字经济创新实验室共同承办，北京知链科技有限公司协办。来自全国高校、科研机构及行业企业的200余名专家学者、业界代表齐聚泉城，围绕AI与数据要素双重驱动下的教育模式革新、课程体系迭代、能力标准升级、产教融合实践等议题展开研讨，共话数智时代财经教育转型与数据要素价值释放新路径。
开幕式：凝聚思想共识，锚定协同发展方向
辛杰在开幕致辞中代表学校向全体与会嘉宾致以热烈欢迎与诚挚感谢。他指出，数据要素已成为驱动新质生产力发展的重要引擎，也对新时代财会人才的能力结构提出了全新要求。近年来，学校聚焦数字经济发展需求，布局建设“社会治理”“数字经济”“数智人文”“信息技术”四大学科集群，依托新质生产力与数据资产化山东省工程研究中心等15个科研创新平台，在数据资产化、数据要素流通等领域产出了一批扎实的研究成果。他表示，学校愿以本次研讨会为合作纽带，深化“政产学研用”协同合作，携手探索数智时代财会人才培养新范式。
中国商业会计学会副秘书长黄冬根，数据资产分会主任委员、对外经济贸易大学原副校长张新民先后致辞。黄冬根表示，AI与数据要素深度融合，既对传统财会人才培养模式提出了现实挑战，也为学科交叉融合带来了重要机遇，学会将持续搭建高水平交流平台，推动构建与数智时代发展相适配的财会人才培养体系。张新民结合分会工作职能指出，数据资产研究与人才培养是行业转型升级的核心支撑，期待与会各方凝聚共识、深化务实合作，加快推动理论成果向实践应用转化。
致辞环节后，张新民代表分会作中国商业会计学会数据资产分会2026年度工作总结及未来工作计划报告。随后，中国商业会计学会数据资产分会副主任委员、暨南大学管理学院会计系主任谭有超等，集中发布三项行业建设成果：数据资产微专业方案、《数据交易师职业能力评价要求》标准、数据要素价值应用产教融合实践基地。三项成果分别覆盖人才培养、能力评价、实践载体三大维度，为高校深化数智财经人才培养改革，精准对接产业人才需求提供了可复制、可推广的实践样本。
主旨报告：聚焦学科前沿，共探双向赋能路径
大会主旨报告环节，五位业内知名专家学者围绕数据资产实务、教育创新与人才培养作主题分享，为与会嘉宾带来前沿视角与实践思考。
中国商业会计学会数据资产分会主任委员、对外经济贸易大学原副校长张新民以《新质生产力、数据资产入表与财报分析》为题作报告，系统阐释了数据资产入表对企业资产结构、财务报告信息含量与企业价值评估的深层影响，提出依托财报分析识别数据资产价值、服务企业经营决策的实践路径。山东大学财务部部长、财政部全国会计领军人才路军伟作《AI驱动下财会类人才培养范式的思考》主题报告，深入分析了人工智能对会计职能定位、职业能力结构与人才供需格局的重塑作用，提出财会人才培养应从“知识传授”向“能力塑造”的范式转型。中央财经大学中国互联网经济研究院副院长刘航以《数智时代下的财经类专业建设与人才培养》为题，剖析了当前财经类专业普遍面临的同质化困境与转型压力，从学科交叉融合、专业内涵更新、课程模块重构等维度提出了数智时代财经专业建设的系统思路。北京知链科技有限公司总裁刘全宝以《AI赋能教育&数据要素人才培养创新》为题，提出了AI正在推动教育从改良式升级走向重构性变革，从多元探索走向“教育度量衡”构建，要通过逐步统一知识索引、学情测量与能力认证等底层规则，实现跨学科资源协同与技术普惠。清华大学全球证券市场研究院数智价值项目主任、财政部第四届会计准则咨询委员章睿作《词元经济：AI时代数据资产的价值兑现之路》报告，深入阐释了数据要素在大模型训练、智能经营决策中的价值生成逻辑，系统梳理了数据资产从资源化、资产化到资本化的全链条演进路径。
主旨报告环节结束后，全体与会代表集体参观了学校校史馆，深入了解学校办学历史与发展成果。
平行论坛：深耕细分领域，共商实践育人路径
10月31日下午，会议同步设置“AI+教育技术驱动人才培养创新”“数据要素价值化与产教融合实践”两大平行分会场，与会嘉宾围绕细分议题展开深度交流。
在“AI+教育技术驱动人才培养创新”分会场，中国人民大学信息学院教授杨波、火山引擎教科研行业解决方案总监许可、北京知链科技有限公司副总裁刘富潮、河南工程学院会计学院院长程光先后作专题分享，围绕AI技术融入教学体系、大模型教科研应用、数智化课程开发等交流一线实践经验。随后的圆桌对话环节，全国多所高校的二级学院负责人，围绕AI+教育技术融入教育教学体系的实施路径与保障机制、AI赋能背景下课程内涵建设创新方向两大议题展开深度对话，凝聚思想共识。
在“数据要素价值化与产教融合实践”分会场，北京化工大学经济管理学院院长李宾、郑州数据交易中心总经理潘新民、广东外语外贸大学国家安全研究院院长王艳、河南财政金融学院会计学院教授李爱红分别作专题报告，聚焦数据要素市场建设、数据资产实务、一流课程建设等分享研究成果。分会场同步设置“期刊面对面”环节，《经济与管理研究》《财务研究》《财务与会计》《会计之友》《山东财经大学学报》等期刊代表，与参会学者围绕AI+经管与数据要素领域学术创新、选题策略与成果转化路径展开交流。随后的圆桌会议阶段，与会嘉宾围绕数据要素价值应用在实践教学中的落地模式、产教融合创新基地共建体制机制等议题展开研讨。
专题培训：提升研究能力，共拓成果转化路径
11月1日上午，会议配套举办“AI+数据要素师资教研能力建设交流”活动，重点研讨教学内容向可落地、可复用成果转化路径，着力提升高校教师在数据要素与人工智能交叉领域的实践能力。活动设置两大专题模块：第一模块是“数据资产全生命周期实践教学创新”，以业务数据为主线，贯通数据治理、确权登记、资源入表与价值评估等核心环节，通过真实业务场景实战，完整复现数据资产转化全流程；第二模块是“AI+数据要素教学案例工坊”，依托大模型与智能决策全链路能力，围绕典型业务场景开展教学案例开发，推动案例从选题设计到课堂实践的闭环转化。两大模块理论与实践并重，为构建标准化、可复用的教学资源体系提供了务实路径。
本次研讨会汇聚政产学研用多方力量，兼顾前沿理论探索与一线教学实践，为AI与数据要素领域的学术交流、产教协同搭建了高水平对话平台。下一步，学校将以本次会议为契机，持续依托省级科研平台与学科建设基础，深化与中国商业会计学会、兄弟院校及行业企业的协同合作，在科学研究、标准研制、课程建设、师资培育、实践基地建设等方面打造更多标志性成果，为服务国家与区域数字经济高质量发展贡献高校力量。
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